Python

LlamaIndex

Das Datenframework für RAG

von run-llama · MIT

51 945sterne8 057ForksPythonSprache9 vor Tagenletzte Übertragung

LLM / RAG-FrameworkDaten / RAG-FrameworkMITCloud-optionalPythonMittelstufe

Aus der README

Offers data connectors to ingest your existing data sources and data formats (APIs, PDFs, docs, SQL, etc.).
Provides ways to structure your data (indices, graphs) so that this data can be easily used with LLMs.
Provides an advanced retrieval/query interface over your data: Feed in any LLM input prompt, get back retrieved context and knowledge-augmented output.
Allows easy integrations with your outer application framework (e.g. with LangChain, Flask, Docker, ChatGPT, or anything else).

Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.

🛡 Veröffentlichte Sicherheitswarnungen

Eine hohe Anzahl bedeutet normalerweise, dass das Projekt intensiv geprüft wird. Eine niedrige Anzahl bedeutet normalerweise, dass es wenig geprüft wird — nicht, dass es sicher ist.

Keine öffentlichen Aktivitätssignale für dieses Tool — es hat kein offenes Repository, das wir messen können.

Olud Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 verfolgte Signale

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Was ist LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein Datenframework, das sich darauf konzentriert, LLMs mit Ihren Daten zu verbinden, mit erstklassiger Eingabe, Indizierung und Abruf für RAG-Anwendungen.

Warum Menschen LlamaIndex wählen

Erstklassige Eingabe und Indizierung für RAG
Viele Datenconnectoren und Abrufsysteme
Fokussiertes, RAG-erster Design

LlamaIndex auf einen Blick

Kategorie	LLM / RAG-Framework
Typ	Daten / RAG-Framework
Lizenz	MIT
Läuft lokal	Cloud-optional
Hergestellt mit	Python
Fähigkeitsstufe	Mittelstufe
Am besten für	Entwickler, die datenintensive RAG-Apps erstellen